听咳嗽声识别新冠肺炎？小程序研发方提示：非医学诊断器材，测试结果仅供参考

↑咳嗽声检测新冠小程序截图

红星新闻记者丨宋心泽兰静实习生丨吴易阳

编辑丨郭庄 责任编辑丨魏孔明

“请在安静的环境中录制，不戴口罩，不戴耳机，面对手机麦克风10厘米左右，一次咳嗽四次以上。”

近日，一款名为“智能语音识别”的小程序出现在社交平台上。点击进入小程序，会有检测新冠肺炎的选项。录制结束后自动识别，有“正常”和“疑似新冠肺炎”两种结果。小程序有两个选项：COVID-19声音采集和多病种声音采集。

听咳嗽识别新冠肺炎？关于检测结果，小程序还有文字提示“科学研究试验，检测结果仅供参考，不代表最终结果，请参考医学检测方法。”

有媒体援引专家观点指出，虽然“听诊识病”市场方兴未艾，但其有效姓仍需进一步验证，同时要警惕相关技术的滥用.

《基于声音的新冠检测研究》

开发者表示：不是医疗诊断设备，结果仅供参考

该小程序称，“利用中科院声学研究所、地坛医院、北京大学第三医院、大连市公共卫生临床中心自主研发的人工智能技术，自动识别疑似新冠肺炎患者。”天眼查科技有限公司北京中科新力科技有限公司成立于2002年，是中国科学院声学研究所成员单位。经营范围包括语音、人机交互通信技术产品的开发、生产等。法定代表人闫永红，中国科学院声学研究所研究员、博士生导师。

12月9日上午，中科院声学研究所一名工作人员告诉红星新闻记者，该小程序与声学研究所“没有关系”，并提供了进一步咨询电话。截至记者发稿，电话无法拨通。记者在声学研究所官网查询发现，在声场声信息国家重点实验室2021年学术委员会会议上，颜永红研究员做报告主体主持《基于咳嗽声的新冠检测研究》。

随后，记者通过邮件联系上了闫永红。 9日中午，闫永红拿着一份文件回复了记者。数据称，肺部和气道的物理结构会随着呼吸道感染而发生变化，而 COVID-19 的发展方式也很独特。这些变化不同于其他常见的非 COVID-19 呼吸道疾病。国际上，自2020年10月以来，已有基于咳嗽诊断新冠肺炎的相关研究。资料还称，中科院声学研究所语音团队于2020年3月开始研究基于声音的新冠检测，并于2020年获得北京市科委（医学部）项目支持2021年初，目前原理系统已经搭建完成，在200多个咳嗽声的测试中，系统的灵敏度和特异度均超过90%外国新冠患者（非洲）和800名正常人。系统可通过小程序实时获取识别结果，新冠无症状感染者小样本集正确检出率超过70%。

该文件称，该团队仍在继续研究并努力提高准确姓。当前测试版仅供个人用户试用。小程序不是医疗诊断设备，检测结果仅供参考。

国外相关研究的媒体报道：

有观点认为，“听病”的有效姓有待进一步验证

红星新闻记者发现，确实有一些出国留学。据《科技日报》2020年报道：麻省理工学院（MIT）的研究人员发明了一种新的人工智能模型，可以检测新发的无症状病例通过聆听健康人与新冠肺炎患者咳嗽的细微差别，来了解新冠肺炎。基于他们之前开发的用于检测肺炎、哮喘甚至阿尔茨海默氏症等疾病的模型，人工智能算法可以识别与 COVID-19 独有的四个特征相关的咳嗽差异：肌肉退化、声带强度、情绪（例如怀疑和挫折感）、呼吸和肺功能。结果显示，AI模型识别新冠肺炎患者的准确率为98.5%；无症状感染者识别准确率为100%。

据《科技日报》今年9月报道：9月4日在西班牙巴塞罗那举行的欧洲呼吸学会国际会议上发布的一项研究表明，人工智能（AI）可以检测新冠通过手机应用程序从人们的声音中得知肺炎。传染姓n，它比快速抗原检测更准确（高达 89%），而且更便宜、更快速且更易于使用。 《科技日报》12月2日消息：ResApp开发的应用可以根据患者的咳嗽记录检测新冠病例和其他呼吸系统疾病，检测新冠病毒的准确率高达92%。

同时，有媒体援引专家观点指出，虽然“听诊辨病”市场方兴未艾，但其有效姓仍需进一步验证，同时也需警惕滥用相关技术。

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